基于EEMD和小波包变换的早期故障敏感特征获取

提出一种基于总体平均经验模态分解和小波包变换的方法,进行早期故障敏感特征的获取,构建早期故障诊断模型. 该方法首先应用EEMD对现场采集的振动信号进行分解,分离出不同频率成分的特征信号,选择与原信号相关系数最大的 IMF分量进行信息重构;面向重构的IMF分量采用WPT进行分解,得到各个节点的小波系数;最后使用Hilbert变换提取小波包系数的包络,计算功率谱,准确获得早期故障的敏感特征. 通过对仿真信号的分析验证了该方法对故障诊断的有效性. 将该方法应用于实测的滚动轴承的内圈、外圈和滚动体故障诊断,诊断结果均表明该方法可有效提取早期故障敏感特征,故障诊断快速准确.      

《现代汉语词典》第5版家具类词计量研究

现代汉语家具类词颇具特色。在语音形式上,家具类词语以单音节和双音节居多,三音节相对较少,四音节很罕见。在词义架构上,单义词占优势,多义词只占少数一部分,词义架构简单。从词的内部语素构成来看,家具类词语中合成词占有绝对的优势。单纯词中以单音节单纯词为主。合成词中不存在重叠式合成词。复合式合成词中,偏正型占有主要地位,联合型次之。附加式合成词中,以"词根+词缀"型为主。《现汉》在家具类词语的诠释中较之《汉语大词典》和《现代汉语规范词典》还存在一些有待改善的地方,尤其在遵循统一性方面还有许多问题可以讨论。     

基于多角度特征提取的舵机故障诊断方法

针对舵机故障中的抖动问题,提出一种基于多角度特征提取的故障诊断方法.利用短时分析法分帧舵机数据,以获得短时平稳的时间序列;引入能熵比概念提取舵机数据帧内的电流特征,并利用动态时间规整思想提取舵机数据帧内的位置特征,形成多角度特征以增强输入特征的显著性.在此基础上,利用双向长短时记忆网络提高后续舵机故障分类过程的准确性.通过某型舵机抖动实测数据的仿真,并与传统长短时记忆网络的故障诊断结果比较,验证了所提方法的有效性.     

基于特征融合的说话人聚类算法

针对单一声学特征和k-means算法在说话人聚类技术中的局限性,为了更好地表达说话人的个性信息并提高说话人聚类的准确率,将特征融合和AE-SOM神经网络应用于说话人聚类中,提出一种改进的说话人聚类算法.该算法通过对语音信号特征分析,将MFCC特征参数和LPCC特征参数相结合,从而完善说话人的个性信息.并在k-means...     

改进的YOLOv4肺结节检测算法

针对目标检测YOLOv4算法在肺结节检测中存在的小目标漏检和肺结节位置失真等问题,设计了一种改进的YOLOv4肺结节检测算法.在原始YOLOv4网络的基础上,将特征融合网络的上采样过程替换为双线性插值法,并采用张量堆叠的方法使顶层的语义信息与底层的位置信息形成更高通道的特征张量.实验结果表明,与原始的YOLOv4算法相比,改进的YOLOv4算法在公开数据集LUAN16上的平均精确度与预测速度分别提高了4.54%和28.1%,可视化结节位置表达更精准.     

结合目标检测与特征匹配的多目标跟踪算法

针对多目标跟踪算法在遮挡频繁的场景下存在目标关联准确性低的问题,提出一种结合检测与特征匹配的多目标跟踪算法. 该算法引入检测精度较高的YOLOv5作为多目标跟踪的检测器,能够精准定位目标,有效提高跟踪精度;在面对目标间遮挡时,通过专门设计特征匹配模型提取更为细致的特征,能够有效降低跟踪时目标ID的切换次数.在MOT16数据集上对跟踪性能进行评估,结果表明:所提方法可以有效缓解目标遮挡,实现稳定跟踪.     

基于分数阶微分Frangi的夜间车道线检测

基于机器视觉和图像处理的夜间车道线检测一直是该领域的研究难题,即使是近年的深度学习方法,检测精度只能达到50%左右.为此,研究了一种新的算法,根据车道线的特点和车辆的行驶速度,将视频中多幅图像融合到一幅图像中;利用图像的特点,在区域合并中识别出有效的车道线检测区域;将有效区域分割成新的图像后,采用基于Frangi和Hessian矩阵的算法对图像进行平滑和增强;为了提取车道线的特征点,提出了一种新的分数阶微分模板进行车道线特征点检测,该算法根据车道线在图像中可能的位置,从4个方向检测特征点;在检测出候选点后,应用递归Hough直线变换得到候选车道线,为了确定最终的车道线,一条车道线的角度应介于25°～65°之间,而另一条车道线的角度应介于115°～155°之间,否则,通过降低线点数的阈值继续进行Hough直线检测,直到获得两条车道线为止.通过对数百幅夜间车道线图像的测试,并与深度学习方法和传统的图像分割算法进行比较,新算法的检测准确率可达70%.     

基于特征选取与树状Parzen估计的入侵检测

针对目前网络空间安全形势快速变化带来的新风险和新挑战,提出一种基于相关性分析的特征选取和树状Parzen估计优化的入侵检测方法.首先,通过基于相关性分析的数据特征选取方法对数据维度进行压缩.其次,对原始数据集进行特征筛选,生成新的特征子集.最终,使用序列模型优化算法中的树状Parzen估计算法对随机森林算法进行模型优化...     

基于元学习的航空电子设备特征选择算法推荐方法

为了对航空电子设备的测试数据进行有效约简,去除冗余信息和不相关特征,基于机器学习领域现有的特征选择算法,提出了一种元学习框架下的航空电子设备特征选择算法推荐方法.所提方法旨在根据不同航空电子设备测试数据所蕴含的信息,推荐合适的特征选择算法.首先,分析了数据集特征的描述方法.然后,介绍了采用综合度量指数的算法性能评价方法...     

衬底型五级超宽带带状线耦合器的设计

设计一种0.35～3.80 GHz频段的6 dB五级超宽带耦合器.耦合器前两级采用衬底型平行耦合带状线结构,后三级采用传统侧边耦合带状线结构.在带状线级联处加载容性开路膜片补偿电路,改善电路的匹配性能,降低器件的回波损耗.衬底型紧耦合结构克服了印刷电路工艺对耦合带状线线间距的限制,且不需要高分辨率的制作过程,也不会引入焊点等不连续性结构.仿真的耦合系数和实测数据有较好的一致性.